内容简介
Thus there are very many important inequalities.This book is not intended to be a compendium of these; instead, it provides an introduction to a selection of inequalities, not including any of those mentioned above. The inequalities that we consider have a common theme; they relate to problems in real analysis, and more particularly to problems in real analysis. Incidentally, they include many of the inequalities considered in the fascinating and ground-breaking book Inequalities,by Hardy, Littlewood and Polya, originally published in 1934.
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目录
Introduction
1 Measure and integral
1.1 Measure
1.2 Measurable functions
1.3 Integration
1.4 Notes and remarks
2 The Cauchy-Schwarz inequality
2.1 Cauchy's inequality
2.2 Inner-product spaces
2.3 The Cauchy-Schwarz inequality
2.4 Notes and remarks
3 The AM-GM inequality
3.1 The AM-GM inequality
3.2 Applications
3.3 Notes and remarks
4 Convexity and Jensen's inequality
4.1 Convex sets and convex functions
4.2 Convex functions on an interval
4.3 Directional derivatives and sublinear functionals
4.4 The Hahn-Banach theorem
4.5 Normed spaces, Banach spaces and Hilbert space
4.6 The Hahn-Banach theorem for normed spaces
4.7 Barycentres and weak integrals
4.8 Notes and remarks
5 The Lp spaces
5.1 Lp spaces, and Minkowski's inequality
5.2 The Lebesgue decomposition theorem
5.3 The reverse Minkowski inequality
5.4 HSlder's inequality
5.5 The inequalities of Liapounov and Littlewood
5.6 Duality
5.7 The Loomis-Whitney inequali'ty
5.8 A Sobolev inequality
5.9 Schur's theorem and Schur's test
5.10 Hilbert's absolute inequality
5.11 Notes and remarks
6 Banach function spaces
6.1 Banach function spaces
6.2 Function space duality
6.3 Orlicz space
6.4 Notes and remarks
7 Rearrangements
7.1 Decreasing rearrangements
7.2 Rearrangement-invariant Banach function spaces
7.3 Muirhead's maximal function
7.4 Majorization
7.5 Calder6n's interpolation theorem and its converse
7.6 Symmetric Banach sequence spaces
7.7 The method of transference
7.8 Finite doubly stochastic matrices
7.9 Schur convexity
7.10 Notes and remarks Maximal inequalities
8.1 The Hardy-Riesz inequality
8.2 The Hardy-Riesz inequality
8.3 Related inequalities
8.4 Strong type and weak type
8.5 Riesz weak type
8.6 Hardy, Littlewood, and a batsman's averages
8.7 Riesz's sunrise lemma
8.8 Differentiation almost everywhere
8.9 Maximal operators in higher dimensions
8.10 The Lebesgue density theorem
8.11 Convolution kernels
8.12 Hedberg's inequality
……
9 Complex interpolation
10 Real interpolation
11 The Hilbert transform, and Hilbert's inequalities
12 Khintchine's inequality
13 Hypercontractive and logarithmic Sobolev inequalities
14 Hadamard's inequality
15 Hilbert space operator inequalities
16 Summing operators
17 Approximation numbers and eigenvalues
18 Grothendieck's inequality, type and cotype
References
Index of inequalities
Index
前言/序言
好的,这是一份关于一本名为《超越边界:几何直觉与代数推导的交汇》的图书简介,该书内容完全独立于您提到的《不等式(英文)[Inequalities:A Journey into Linear Analysis]》。 --- 图书简介:《超越边界:几何直觉与代数推导的交汇》 导言:在直觉与严谨之间架设桥梁 数学的魅力,往往体现在其深邃的结构与惊人的普适性之中。然而,对于许多学习者而言,纯粹的代数推导往往显得冰冷而抽象,而直观的几何图像又缺乏严密的逻辑支撑。《超越边界:几何直觉与代数推导的交汇》正是为了弥合这种鸿沟而诞生的一部著作。本书不满足于展示既有的数学结论,而是致力于深入探索数学概念是如何从直观的几何思考中萌芽,并通过严谨的代数语言被精确定义的。 本书旨在为读者提供一个全新的视角——一个将视觉洞察力与形式逻辑完美结合的框架。我们相信,真正的理解源于能够将一个抽象的代数表达式“看见”,同时也能将一个复杂的几何构造“计算”出来。 第一部分:基础的重塑——从空间想象到坐标表达 本部分着眼于为读者构建一个坚实的基础,重点在于如何将三维甚至更高维度的空间直觉转化为可操作的数学模型。 第一章:空间的投影与维度的剖析 我们从最基础的向量空间概念入手,但不同于传统的定义方式,本章首先探讨的是“观察者”在不同维度空间中的视角局限性。我们将分析如何在二维平面上准确地描绘三维对象的某些关键属性,例如阴影、透视关系,以及由此衍生的投影变换。内容聚焦于如何识别和量化由投影带来的信息损失(例如,长度、角度的失真),这为后续探讨线性映射的本质奠定了几何直觉基础。我们引入仿射几何的概念,但完全通过点、线、面的相对关系来阐述,避免过早地引入矩阵运算。 第二章:线性组合的几何意义——生成与跨越 本章将“线性组合”这一核心概念,从单纯的系数运算,转化为对“空间生成”的直观理解。读者将学习如何通过拖动向量的“尾巴”,直观地看到它们能“触及”到的所有点集(生成子空间)。我们详细探讨了线性无关性,不仅作为代数条件,更作为“方向的独立性”在几何上的体现。通过大量的二维和三维实例,读者可以清晰地辨别出点、线、面这三种最基本的子空间形态。 第三章:基的选择——坐标系统的灵活切换 坐标系是连接几何与代数的关键工具。本章深入探讨了基(Basis)的选择对描述同一个几何对象所产生的影响。我们不直接讨论坐标变换矩阵,而是通过物理上的“旋转量角器”和“拉伸的标尺”来模拟不同基下的坐标读数。读者将体验到,一个简单的向量在不同的坐标系下,其分量会如何变化,从而理解为什么选择合适的基能极大地简化问题的代数表达。 第二部分:变换的艺术——线性映射的形态学分析 线性代数的核心在于理解变换。本部分将目光从静态的向量和空间,转向动态的映射过程,强调几何效果的分析。 第四章:流形的扭曲——线性映射的分解 本章是全书的转折点。我们不再孤立地看待向量的伸缩或旋转,而是将线性变换视为一种对整个空间的“平滑扭曲”。我们引入了“核(Kernel)”和“像(Image)”的概念,但侧重于其几何含义:核是所有被压扁到原点的向量集合,而像是变换后所有可能到达的位置空间。通过对这些核心子空间的分析,读者可以洞察任何复杂线性变换背后的基本结构。 第五章:特征值与特征向量的物理诠释 特征值和特征向量经常被视为高深的理论,本书则将其还原为“变换中最稳定的方向”。我们探讨在经历了一次线性变换(如拉伸、剪切或旋转组合)后,哪些向量仅仅被拉伸或压缩,而方向保持不变。本章通过解析地震波的传播、图像处理中的模糊核等实际应用场景,展示特征分解如何揭示系统中内在的“振动模式”或“核心趋势”。 第六章:正交性与投影——信息的最优分离 正交性(垂直性)是数学中处理分离和独立性的最有力工具。本章将探讨正交投影的几何原理:如何找到一个向量在一个子空间上的“最佳近似”。我们详细分析了格兰姆-施密特过程,不仅作为算法,更作为一种系统性地从一组线性相关向量中提取出相互垂直的“基石”的过程。这为理解傅里叶分析中的基底展开提供了坚实的几何直觉。 第三部分:结构的延伸——从向量空间到更广阔的领域 在掌握了核心的线性工具后,本部分将视角扩展到更高阶的数学结构,展示线性分析的普适性。 第七章:多线性与张量的直觉 张量常被视为高维数组,但本书将其定位为“多重线性函数的泛化”。我们通过“力与面积的关系”、“曲率的描述”等例子,直观地解释张量如何编码了关于空间中不同方向之间相互作用的信息。重点在于理解张量积如何将两个独立的线性结构“耦合”起来,形成一个更丰富、包含更多交叉信息的结构。 第八章:微分的线性化本质 微积分中的微分,其本质是局部线性化。本章将导数和梯度,从公式化的运算,还原为在特定点上对函数曲面的“最佳线性逼近”。读者将学会如何使用切线(一阶导数)来近似复杂函数在邻近点的值,从而理解为什么线性代数是分析非线性系统(如优化问题、物理模拟)的必备工具。 第九章:优化问题的几何视角 许多优化问题,无论是寻找最大值还是最小值,都可以被几何化为一个在约束条件下寻找最远或最近点的过程。本章探讨了凸集的概念,将其描绘为没有“内陷”的几何区域。我们展示了线性规划问题如何转化为在一个多面体上寻找一个顶点(角点),以及梯度下降法在几何上如何表现为沿着曲面最陡峭的下降路径移动。 结语:持续的探索之旅 《超越边界》的目标是培养读者一种“数学眼光”,使其不仅能熟练运用代数公式,更能预见公式背后的几何含义,并从几何直觉中启发新的代数路径。本书不是终点,而是开启读者通往更广阔的数学世界的钥匙。 ---